असमान रूप से जलाई गई छवियों को पुनर्प्राप्त करना

कम रोशनी की स्थिति और विपरीत स्तर के साथ छवियों में शूट की गई छवियों की दृश्य गुणवत्ता में सुधार करने के लिए, कई एल्गोरिदम हैं। सबसे उपयुक्त एल्गोरिथ्म और इसके मापदंडों का विकल्प एक गैर-तुच्छ कार्य है और संसाधित छवि पर निर्भर करता है।



ज्यादातर मामलों में, एक असमान रूप से प्रबुद्ध छवि के रंग विशेषताओं को पुनर्स्थापित करने के लिए, निम्नलिखित किया जाता है: चमक और इसके विपरीत, शक्ति (गामा) सुधार, और लघुगणक सुधार (रेटिनेक्स) के रैखिक सुधार।

स्रोत छवि


ऑटोलेवल एल्गोरिथम


गामा सुधार


रैखिक सुधार


मल्टी-स्केल रेटिनेक्स


इस मामले में, मेरी राय में, रैखिक सुधार को छोड़कर सभी एल्गोरिदम ने छवि की दृश्य गुणवत्ता में सुधार किया।

ऑटोलेवल एल्गोरिथम

ऑटोलेवल एल्गोरिथ्म सिद्धांत पर आधारित है: छवि का सबसे गहरा रंग काला है, और सबसे हल्का सफेद है। यही है, अगर छवि में छोटे बहुत उज्ज्वल या बहुत अंधेरे क्षेत्र शामिल हैं, तो एक उच्च संभावना है कि एल्गोरिथ्म वांछित परिणाम नहीं देगा। आटोलेवल भी आवेग शोर के प्रति बहुत संवेदनशील है।

उदाहरण

स्रोत छवि


ऑटोलेवल एल्गोरिथम

गामा सुधार

गामा सुधार एल्गोरिथ्म छवि पिक्सेल तीव्रता के बिजली-कानून परिवर्तन पर आधारित है। इस एल्गोरिथ्म में, एक छवि के अंधेरे पिक्सल की तीव्रता प्रकाश पिक्सल की तीव्रता से अधिक बढ़ जाती है।

गामा सुधार

Retinex

यह ध्यान देने योग्य है कि उपरोक्त एल्गोरिदम पिक्सेल के स्थानीय पड़ोस को ध्यान में नहीं रखते हैं, इसलिए, ऐसे मामलों में जहां छवि में बहुत गहरे और बहुत उज्ज्वल दोनों स्थानीय क्षेत्र शामिल हैं, ये एल्गोरिदम उच्च गुणवत्ता वाली छवि बहाली प्रदान नहीं कर सकते हैं। इन स्थितियों में, रेटिनेक्स एल्गोरिथ्म और इसके संशोधनों को लागू करना उचित है।

SSR (सिंगल-स्केल रेटिनेक्स) एल्गोरिदम खराब और चमकीले रोशनी वाले क्षेत्रों में स्थानीय विपरीत को बनाए रखते हुए एक छवि की रोशनी को विकसित करता है। सुधार सूत्र के अनुसार होता है:

R (x, y, sigma) = log [I (x, y)] - log [I (x, y) * G (x, y, sigma)]

जहाँ G Ggaussian है, सिग्मा धब्बा गुणांक है, और " * " कनवल्शन ऑपरेटर है।
SSR को लागू करने के बाद, परिणामी पिक्सेल का बड़ा हिस्सा [-1] से संबंधित है; 1], छवि की कल्पना करने के लिए, मानों को सूत्र द्वारा सामान्यीकृत किया जाना चाहिए:
I = 255 * I + 127

सिंगल-स्केल रेटिनेक्स एल्गोरिथ्म, सिग्मा = 18


सिंगल-स्केल रेटिनेक्स एल्गोरिथ्म, सिग्मा = 400


सिंगल-स्केल रेटिनेक्स एल्गोरिथम, सिग्मा = 4000


मल्टी-स्केल रेटिनेक्स (MSR) एल्गोरिथ्म अलग धब्बा गुणांक के साथ SSRs की भारित राशि है।
MSR = w1 · SSR1 + w2 · SSR2 + ... + wn · SSRn
इसके अलावा, w1 + w2 + ... + wn = 1 । आमतौर पर, अभ्यास में n = 3

मल्टी-स्केल रेटिनेक्स एल्गोरिथ्म, सिग्मा = 7, 480, 4800


रेटिनेक्स एल्गोरिदम को ल्यूमिनेंस चैनल पर लागू किया जाता है, इसलिए, इसके बाद वर्णक घटकों को समायोजित करना आवश्यक है, उदाहरण के लिए, इसके विपरीत या संतृप्ति को रैखिक रूप से बढ़ाना

मल्टी-स्केल रेटिनेक्स एल्गोरिथ्म + कंट्रास्ट सुधार

सूत्रों का कहना है

• सभी चित्र nasa.gov से लिए गए हैं
• SSR और MSR एल्गोरिदम की जानकारी यहाँ
• सभी फ़ोटो को retinex.net ऑनलाइन फ़ोटो संपादक का उपयोग करके संसाधित किया गया था ।